Construiré un modelo de predicción de pérdida de clientes usando python

Deja de adivinar por qué tus clientes se están yendo.

Ayudo a las empresas a convertir datos brutos de clientes en estrategias de retención accionables usando Python, estadística y aprendizaje automático.

En lugar de perseguir solo la precisión, mi enfoque está en análisis confiables y en un impacto real en el negocio.

En un proyecto reciente, construí una pipeline de predicción de churn combinada con una simulación de presupuesto de retención, identificando a 593 clientes prioritarios y proyectando un ROI basado en escenarios entre 1.02× y 7.08×.

Cómo podemos trabajar juntos

• Análisis y predicción de churn: Identifica a los clientes en riesgo y comprende los principales impulsores del churn usando regresión logística y XGBoost.
• Más allá de la precisión: Evalúa los modelos usando precisión, recall, ROC-AUC y PR-AUC.
• Valor del cliente y retención: Usa análisis de supervivencia para estimar el momento del churn y segmentación RFM para priorizar esfuerzos de retención.
• Entregables limpios y reproducibles: Código en Python, scripts en SQL, aplicaciones en Streamlit, visualizaciones o informes listos para ejecutivos.

Hablemos antes de que reserves: Envíame una breve descripción de tu conjunto de datos y objetivo de negocio. Revisaré el alcance y sugeriré el enfoque analítico más adecuado.

Normalmente respondo en unas pocas horas.